¿Qué es el tamaño del efecto? | Estadísticas

El tamaño del efecto es una forma de medir la fuerza de la relación estadística entre dos variables. Es una medida estandarizada que se utiliza para indicar la magnitud del efecto de una intervención o tratamiento. En otras palabras, la magnitud del efecto.

Efectos grandes frente a efectos pequeños

En fisioterapia, los tamaños del efecto pueden utilizarse para determinar la eficacia de distintos tratamientos para afecciones como la lumbalgia crónica inespecífica o la artrosis de rodilla. Por ejemplo, si un programa de ejercicios para el dolor de espalda tiene un gran tamaño del efecto, significa que el tratamiento tiene un fuerte efecto positivo en la reducción del dolor. Por otro lado, si el tamaño del efecto es pequeño, el tratamiento tiene un efecto mínimo en la reducción del dolor.

El tamaño del efecto es independiente del tamaño de la muestra, por lo que un tamaño de muestra pequeño no implica necesariamente un tamaño del efecto pequeño. Las pequeñas muestras pueden tener grandes efectos y viceversa.

Comparación de diferentes estudios

Los tamaños del efecto pueden ser especialmente útiles en la investigación médica porque permiten comparar los efectos del tratamiento en diferentes estudios, poblaciones y medidas de resultado. Por ejemplo, dos estudios pueden concluir que un tratamiento tiene un resultado estadísticamente significativo. Aun así, un estudio puede mostrar un tamaño del efecto mayor que el otro, lo que indica que el tratamiento puede ser más eficaz en determinados contextos o poblaciones.

El tamaño del efecto es independiente del tamaño de la muestra, por lo que un tamaño de muestra pequeño no implica necesariamente un tamaño del efecto pequeño. Las pequeñas muestras pueden tener grandes efectos y viceversa.

Cohen's d

Una estadística del tamaño del efecto comúnmente utilizada en la investigación sobre fisioterapia es la d de Cohen, que compara el cambio medio en una medida de resultado (p. ej., puntuación del dolor) entre dos grupos (p. ej., grupo de tratamiento y grupo de control) y lo expresa en unidades de desviación estándar. Dependiendo del estudio concreto, también pueden utilizarse otros estadísticos del tamaño del efecto, como la g de Hedge o r.

Valor p bajo ≠ gran tamaño del efecto

Además, los tamaños del efecto pueden ayudar a superar las limitaciones de los valores p, que suelen utilizarse para determinar la significación estadística en los estudios médicos. Los valores P sólo indican si un efecto observado es estadísticamente significativo, pero no proporcionan ninguna información sobre el tamaño del efecto. En cambio, los tamaños del efecto proporcionan una medida de la importancia práctica o clínica de un efecto, que puede ser más relevante para la toma de decisiones médicas.

Es fundamental comprender que un valor p no muestra el tamaño de un efecto. Algunos lectores piensan que cuando un determinado valor p es bajo, significa que el efecto es grande. Esto no es cierto. Una muestra enorme con una diferencia minúscula entre los grupos puede crear un valor p pequeño.

Cálculo sencillo

Algunos investigadores no indican el tamaño del efecto en sus artículos. Un cálculo a posteriori le mostrará el tamaño del efecto:

Fórmula d de Cohen:

(M1 - M2)/SDpooled

M1: media 1

M2: media 2

SDpooled: desviación típica agrupada

Es importante señalar que esta fórmula funciona mejor para muestras superiores a n = 50 y grupos de igual tamaño. Los efectos parecerán mayores de lo que realmente son en grupos más pequeños. Esto se debe al ruido de los datos.

Referencia

Kamper S. J. (2019). Interpretación de los resultados 2: importancia estadística y significado clínico: Vincular la evidencia a la práctica. Revista de fisioterapia ortopédica y deportiva, 49(7), 559-560.

Nuzzo R. (2014). Método científico: errores estadísticos. Nature, 506(7487), 150-152.